Process mining: differenze tra le versioni

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Ci sono tre classi principali di tecniche di process mining. Questa classificazione si basa sulla presenza o meno di un modello [[A priori (statistica)|a priori]] e su come questo viene usato.

* ''Scoperta'': non c'è alcun modello ''a priori'', ovvero, sulla base degli eventi registrati nel log si ricostruisce un modello. Ad esempio, usando l'algoritmo Alpha<ref name="AWM04"> [[Wil van der Aalst|Aalst, W. van der]], Weijters, A., & Maruster, L. (2004). Workflow Mining: Discovering Process Models from Event Logs. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 16 (9), 1128-1142.</ref> è possibile ricostruire un modello di processo. Esistono molte tecniche per la costruzione automatica di modelli di processo (ad esempio in termini di [[Rete di Petri|Reti di Petri]])<ref name="AWM04"/><ref>Agrawal, R., Gunopulos, D., & Leymann, F. (1998). Mining Process Models from Workflow Logs. In Sixth international conference on extending database technology (pp. 469-483).</ref><ref>Cook, J., & Wolf, A. (1998). Discovering Models of Software Processes from Event-Based Data. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology, 7 (3), 215-249.</ref><ref>Datta, A. (1998). Automating the Discovery of As-Is Business Process Models: Probabilistic and Algorithmic Approaches. Information Systems Research, 9 (3), 275-301.</ref><ref>Weijters, A., & [[Wil van der Aalst|Aalst, W. van der]] (2003). Rediscovering Workflow Models from Event-Based Data using Little Thumb. Integrated Computer-Aided Engineering, 10 (2), 151-162.</ref>. Recentemente, la ricerca sul process mining ha iniziato ad esplorare altre prospettive, quali i dati, le risorse il tempo, etcecc. Ad esempio le tecniche descritte in (Aalst, Reijers, & Song, 2005)<ref>[[Wil van der Aalst|Aalst, W. van der]], Beer, H., & Dongen, B. van (2005). Process Mining and Verification of Properties: An Approach based on Temporal Logic. In R. Meersman & Z. T. et al. (Eds.), On the Move to Meaningful Internet Systems 2005: CoopIS, DOA, and ODBASE: OTM Confederated International Conferences, CoopIS, DOA, and ODBASE 2005 (Vol. 3760, pp. 130-147). Springer-Verlag, Berlin.</ref> possono essere utilizzate per costruire una rete sociale.

* ''Conformance'': è presente un modello a priori e questo modello è confrontato con un log di eventi e le discrepanze fra il log ed il modello sono analizzate. I controlli di conformance potrebbero essere usati per identificare discrepanze dal modello originale. Successivamente, è possibile utilizzare le classiche tecniche di [[data mining]] per monitorare quali dati sono quelli che più influenzano le scelte (ad esempio generando un [[albero di decisione]] per ogni scelta del processo).

* ''Extension'': è presente un modello a priori. Questo modello è esteso con un nuovo aspetto o prospettiva; l'obiettivo non è quello di controllare le discrepanze ma di arricchire il modello originario. Un esempio è l'estensioni di un modello con dati sulle performance (ad esempio si possono evidenziare colli di bottiglia all'interno del processo).

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* QPR ProcessAnalyzer<ref>[http://www.qpr.com/products/qpr-processanalyzer.htm QPR ProcessAnalyzer]</ref> offerto da QPR Software Plc<ref>[http://www.qpr.com QPR Software Plc]</ref>.

* Nitro<ref>[http://fluxicon.com/nitro Nitro]</ref> è un tool realizzato da Fluxicon<ref name=":0">[http://fluxicon.com Fluxicon]</ref> per convertire facilmente log di eventi in formato [[Comma-separated values|CSV]] o [[Microsoft Excel|XLS]] in modo che possano essere utilizzati in [http://prom.sf.net ProM]

* Disco<ref>{{Cita web|url = https://fluxicon.com/disco/|titolo = Process Mining and Automated Process Discovery Software for Professionals - Fluxicon Disco.|accesso = 2016-01-20|sito = fluxicon.com}}</ref> un software di process mining che si concentra sulla semplicità dell'interfaccia e dell'analisi, realizzato da Fluxicon<ref name=":0">[http://fluxicon.com Fluxicon]</ref>.

* myInvenio<ref>{{Cita web|url = https://www.my-invenio.com|titolo = Business Process Management Tool {{!}} myInvenio|accesso = 2016-01-20|lingua = en|sito = My-Invenio}}</ref>, un servizio [[Cloud computing|cloud]] che offre funzionalità di process mining, realizzato da Cognitive Technology Ltd.

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* [[Wil van der Aalst|Aalst, W. van der]], Dongen, B. van, Herbst, J., Maruster, L., Schimm, G., & Weijters, A. (2003). Workflow Mining: A Survey of Issues and Approaches. Data and Knowledge Engineering, 47 (2), 237-267.

* [[Wil van der Aalst|Aalst, W. van der]], Reijers, H., & Song, M. (2005). Discovering Social Networks from Event Logs. Computer Supported Cooperative work, 14 (6), 549-593.

* Dongen, B. van, Medeiros, A., Verbeek, H., Weijters, A., & [[Wil van der Aalst|Aalst, W. van der]] (2005). The ProM framework: A New Era in Process Mining Tool Support. In G. Ciardo & P. Darondeau (Eds.), Application and Theory of Petri Nets 2005 (Vol. 3536, pp.&nbsp;444-454444–454). Springer-Verlag, Berlin.

* Dumas, M., [[Wil van der Aalst|Aalst, W. van der]], & Hofstede, A. ter (2005). Process-Aware Information Systems: Bridging People and Software through Process Technology. Wiley & Sons.

* Grigori, D., Casati, F., Castellanos, M., Dayal, U., Sayal, M., & Shan, M. (2004). Business Process Intelligence. Computers in Industry, 53 (3), 321-343.

* Grigori, D., Casati, F., Dayal, U., & Shan, M. (2001). Improving Business Process Quality through Exception Understanding, Prediction, and Prevention. In P. Apers, P. Atzeni, S. Ceri, S. Paraboschi, K. Ramamohanarao, & R. Snodgrass (Eds.), Proceedings of 27th international conference on Very Large Data Bases (VLDB'01) (pp.&nbsp;159-168159–168). Morgan Kaufmann.

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* Ingvaldsen, J.E., & J.A. Gulla. (2006). Model Based Business Process Mining. Journal of Information Systems Management, Vol. 23, No. 1, Special Issue on Business Intelligence, Auerbach Publications

* zur Muehlen, M. (2004). Workflow-based Process Controlling: Foundation, Design and Application of workflow-driven Process Information Systems. Logos, Berlin.

* zur Muehlen, M., & Rosemann, M. (2000). Workflow-based Process Monitoring and Controlling - Technical and Organizational Issues. In R. Sprague (Ed.), Proceedings of the 33rd Hawaii international conference on system science (HICSS-33) (pp.&nbsp;1-101–10). IEEE Computer Society Press, Los Alamitos, California.

* Rozinat, A., & [[Wil van der Aalst|Aalst, W. van der]] (2006b). Decision Mining in ProM. In S. Dustdar, J. Faideiro, & A. Sheth (Eds.), International Conference on Business Process Management (BPM 2006) (Vol. 4102, pp.&nbsp;420-425420–425). Springer-Verlag, Berlin.

* Sayal, M., Casati, F., Dayal, U., & Shan, M. (2002). Business Process Cockpit. In Proceedings of 28th international conference on very large data bases (VLDB'02) (pp.&nbsp;880-883880–883). Morgan Kaufmann.

==Collegamenti esterni==